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常見問題
資料庫
資料庫是一個對結構化資訊或資料的組織性收集，通常以電子方式儲存在電腦系統。資料庫通常由資料庫管理系統(DBMS)控制。資料和DBMS，以及和它們相關的應用程式，統稱為資料庫系統，通常又簡稱資料庫。
目前運行中最常見的資料庫型態通常是在一系列的表格中進行行列間建模，使得處理和資料查詢更為有效。如此一來，資料就可以很容易取得、管理、修改、更新、控制和編組。大部分的資料庫使用結構化查詢語言來編寫或查詢資料。
什麼是結構化查詢語言 (SQL)？
SQL 是一種程式設計語言，幾乎所有關係型資料庫都使用它來查詢、操作和定義資料，並提供存取控制。SQL 最早在 1970 年代由 IBM 開發，Oracle 是主要貢獻者，這促成了 SQL ANSI 標準的導入，而 SQL 又帶動了 IBM、Oracle 和 Microsoft 等公司的許多擴展。雖然現今 SQL 仍被廣泛使用，但新的程式設計語言開始出現。
資料庫的演變
資料庫和試算表的區別為何？
資料庫和試算表 (例如 Microsoft Excel) 都是儲存資訊的便捷方式。兩者之間的主要區別為：
- 資料的儲存和操控方式
- 可存取資料的人員
- 可儲存資料的多寡
試算表最初是為一個使用者所設計，其特性反映出這點。它們非常適合單一使用者或少量使用者使用，不需要做很多令人難以置信的複雜資料操控。另一方面，資料庫的設計是為了容納更大規模且有組織的資訊集合，有時數量龐大。資料庫允許多位使用者在同一時間使用高度複雜的邏輯和語言快速安全地存取和查詢資料。
資料庫的類型
有許多不同類型的資料庫。對一個特定組織來說，最好的資料庫取決於該組織打算如何使用資料。
- 關係式資料庫。關係式資料庫在 1980 年代成為主流。關係式資料庫中的專案會組織成一組有資料列和資料行的表。關係式資料庫技術提供了存取結構化資訊的最有效和最靈活的方式。
- 物件導向資料庫。物件導向資料庫中的資訊會以物件形式來表示，與物件導向程式設計一樣。
- 分散式資料庫。分散式資料庫由位於不同站點的兩個或多個檔案組成。該資料庫可以儲存在多台電腦上，位於同一實體位置，也可以分散在不同的網路上。
- 資料倉庫。資料倉庫是資料的中央倉庫，是一種專門為快速查詢和分析而設計的資料庫。
- NoSQL 資料庫。NoSQL 或非關係式資料庫，允許儲存和操作非結構化和半結構化的資料 (與關係式資料庫相反，關係式資料庫會定義所有插入資料庫的資料必須如何組成)。隨著 Web 應用程式的普及和複雜化，NoSQL 資料庫日漸普遍。
- 圖形資料庫。圖形料庫以各實體間的關係來儲存資料。
- OLTP 資料庫。OLTP 資料庫是一種快速的分析資料庫，為多個使用者執行的大量事務所設計。
這些只是目前使用的幾十種資料庫中的幾種。其他不太常見的資料庫是為非常具體的科學、財務或其他功能所量身訂做的資料庫。除了不同的資料庫類型外，技術開發方法的變化以及雲端運算和自動化等躍進正推動資料庫邁向全新發展。一些最新的資料庫包括
- 開放原始碼資料庫。開放原始碼資料庫系統是指原始碼採開放式，這類資料庫可以是 SQL 或 NoSQL 資料庫。
- 雲端資料庫。雲端資料庫是指駐留在私有、公有或混合雲端運算平台上的結構化或非結構化的資料集合。雲端資料庫模型有兩種類型：傳統型和資料庫即服務型 (DBaaS)。服務提供者會透過 DBaaS 執行管理任務和維護工作。
- 多模型資料庫。多模型資料庫將不同類型的資料庫模型結合到單一的整合後端。這代表它們可以容納各種資料類型。
- 文件/JSON資料庫。設計用於儲存、檢索和管理導向文件的資訊，文件資料庫是以 JSON 格式而不是資料行和資料列的方式儲存資料的現代化方式。
- 自主驅動雲端資料庫。最新和最具突破性的資料庫類型，自主驅動資料庫 (也稱為自主資料庫) 會以雲端運算為基礎，使用機器學習來自動化資料庫微調、安全防護、備份、更新和其他傳統上由資料庫管理員執行的常規管理任務。
一個資料庫通常需要全方位的資料庫軟體程式，即資料庫管理系統 (DBMS)。DBMS 會作為資料庫與其終端使用者或程式間的介面，允許使用者擷取、更新和管理資訊，以將資訊組織和最佳化。DBMS 還有助於監督和控制資料庫，實現各種管理操作，如效能監控、微調、備份和恢復。
一些較多人普遍使用的資料庫軟體或 DBMS 的範例包括 MySQL、Microsoft Access、Microsoft SQL Server、FileMaker Pro、Oracle Database 和 dBASE。
MySQL 是 SQL 開源關係式資料庫管理系統。它是為 Web 應用程式而設計與最佳化的資料庫，可以在任何平台上執行。隨著網際網路的發展出現了新的和不同的需求，MySQL 成為網路開發者和 Web 應用程式的首選平台。因為其設計能處理數百萬次查詢和數千次交易，所以需要管理多次匯款的電子商務企業偏愛選用 MySQL。按需靈活性是 MySQL 的主要特色。
MySQL 是在世界上一些頂尖網站和 Web 應用程式背後運作的 DBMS，包括 Airbnb、Uber、LinkedIn、Facebook、Twitter 和 YouTube。
使用資料庫提高業務績效和決策能力
隨著 Internet of Things 收集的巨量資料改變了全球各地的生活和行業，現今的企業可以獲得比以往更多的資料。 具有前瞻性的組織現在可以使用資料庫來超越基本的資料儲存和交易，分析來自多個系統的巨量資料。使用資料庫和其他運算和商業智慧工具，組織現在可以利用他們收集的資料來更有效地運作、實現更好的決策，變得更加靈活且具可擴展性。
自主驅動資料庫能為這些能力提供重要的推動力。由於自主驅動資料庫將昂貴耗時的人工流程自動化，企業使用者得以解脫桎梏，從而更加積極主動地利用他們的資料。透過直接控制建立和使用資料庫的能力，使用者獲得了控制權和自主權，同時仍然保持重要的安全標準。
資料庫挑戰
現今的大型企業資料庫通常支援非常複雜的查詢，並期望對這些查詢提供近乎即時的回應。因此，資料庫管理員不斷被要求採用各種方法來幫助提高效能。他們面臨的一些常見挑戰包括：
- 吸收大量增加的資料量。來自感測器、聯網機器和其他幾十個來源的爆炸性資料，使資料庫管理員爭先恐後地高效管理和組織公司的資料。
- 確保資料安全性。如今，資料洩露無處不在，駭客正變得越來越有創造力。確保資料的安全，同時又要方便使用者存取，這比以往任何時候都重要。
- 跟上需求。在當今快速發展的商業環境中，公司需要即時存取他們的資料，以支援及時的決策並利用新的機會。
- 管理和維護資料庫和基礎架構。資料庫管理員必須不斷觀察資料庫是否存在問題，並進行預防性維護，以及應用軟體升級和修補程式。隨著資料庫變得越來越複雜，資料量越來越大，公司面臨著雇傭額外人才來監控和微調資料庫的費用。
- 消除對可擴展性的限制。一間企業想要存活下來就需要成長，其資料管理也必須隨之成長。但資料庫管理員很難預測公司需要多少容量，特別是對於內部資料庫來說。
解決所有這些挑戰可能會很耗時，並且會妨礙資料庫管理員執行更具策略性的功能。
自主技術如何改善資料庫管理
自主驅動資料庫是未來的浪潮，為希望使用現有最佳資料庫技術，但又不想為執行和操作該技術而煩惱的組織提供有趣的可能性。
自主驅動資料庫使用雲端技術和機器學習來自動化管理資料庫所需的許多常規任務，如微調、安全防護、備份、更新和其他常規管理任務。隨著自動化這些繁瑣任務，資料庫管理員可以騰出時間來做更多的策略性工作。自主驅動資料庫的自主驅動、自主安全防護和自主修復能力將徹底改變企業管理和保護資料的方式，實現效能優勢、降低成本和提高安全性。
Oracle Autonomous Database 的優點
第一個自主資料庫在 2017 年底推出，多個獨立的行業分析師迅速認可該技術及其對運算的潛在影響。
2018 年 2 月的 IDC 觀點稱讚自主資料庫技術使“企業軟體更容易部署、使用和管理，利用人工智慧和機器學習提供的功能，幾乎不需要或不需要人為干預來管理軟體。”
而 KuppingerCole’ 2018 年 1 月的報告 (PDF) 則表示，“這種方法具有潛在大量優點，不僅可以為客戶減少勞動力和成本，而且可以大幅提高資料庫’對內外部的人為錯誤和惡意活動的因應彈性。每個資料庫在設計上也都會預設啟用安全功能，並根據當前的安全最佳實務自動配置相關參數。”